【課題】 出発細胞を変換して目的細胞にするための転写因子を短期間で効率よく実施できる転写因子探索方法を提供する。
【解決手段】 本発明は、出発細胞を目的細胞に変換するための転写因子を探索する転写因子探索方法であって、目的細胞における重要度に応じて転写因子をランク付けする転写因子重要度ランク付け工程と、前記転写因子重要度ランク付け工程によって上位にランク付けられた複数の転写因子の中から、前記複数の転写因子によって構成される目的細胞に特異的な転写因子ネットワークの最上流に位置する転写因子を決定する最上流転写因子決定工程とを含むことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】ＤＮＡマイクロアレイに相当する使用有効期限のないプローブセットを用いて容易にハイブリダイゼーション結果を得る装置を提供する。
【解決手段】インポートデータ１には、シークエンサーから出力されたターゲットのフラグメント塩基配列情報であるシークエンス・データおよびＤＮＡチップを用いた実験で得られたＤＮＡチップ実験データがインポートされ、処理機能２は、インポートしたシークエンス・データおよびＤＮＡチップ実験データならびにこれらを用いて行う様々な解析結果を格納しておくデータベース３を利用し、シークエンス・データをクラスタリング処理する機能、クラスタリングされたデータに基づいてデジタルＤＮＡチップを設計するデジタルＤＮＡチップ設計機能、プローブの塩基配列リストとの類似度およびその頻度を解析する仮想ハイブリダイゼーション機能、複数の類似塩基配列の頻度解析結果を比較する機能と、を備える。 （もっと読む）

【課題】アレイデータ波補正の方法を提供すること。
【解決手段】(a) 一組のプローブにハイブリダイズする試験試料および対照試料の実測ハイブリダイゼーションシグナルデータをセグメント化する工程、ここで各プローブは対照試料のプローブ結合セクションをカバーする；
(b) 各プローブについて、少なくとも1つのプローブ結合セクションを含む少なくとも1つのゲノム領域の少なくとも1つのGC含有量値を決定する工程；
(c) 説明変量として工程(b)において決定した少なくとも1つのGC含有量値、および応答変量として実測ハイブリダイゼーションシグナルデータを用いて多変量多項式回帰分析を行ない、各プローブについての予測ハイブリダイゼーションシグナルデータを得る工程；ならびに
(d) 実測ハイブリダイゼーションシグナルデータから予測ハイブリダイゼーションシグナルデータを差し引き、補正ハイブリダイゼーションシグナルデータを得る工程
を含む、ハイブリダイゼーションシグナルデータの波アーチファクトを補正する方法。 （もっと読む）

【課題】個々の実験の遺伝子パターンを分析し機能特異的な遺伝子を特定するのではなく、過去の発現実験データをもとに、化合物や疾患に代表される表現型等を予測する発現データ予測システムを提供する。
【解決手段】Ｓ１１〜Ｓ１４のステップが、参照データを作成するフローに相当する。一方、Ｓ１〜Ｓ４は、新しい実験の遺伝子発現データ（予測したい発現データ）を利用して実際に予測処理を行うフローに相当する。このように、化合物又は疾患に代表される表現型等の予測対象を予測するには、遺伝子発現の特徴又は遺伝子発現のパターンが類似しているかどうかを評価する基準となる参照データをあらかじめ作成しておく必要がある。これは、蓄積された既存の遺伝子発現データを用いて作成される。 （もっと読む）

【課題】生物学的サンプルの医学、実験、産業上の分析を行い、患者のプロファイル、医学的状態、種々の不安や病気の療法などとリンク、相関付けを行うシステムを提供する。
【解決手段】中央データ処理設備には、遠隔ユーザー設備と通信して、データ分析を支援し、保安上及び商売上の機能を提供するウェブサーバー、各種の処理を行うアプリケーションサーバー、患者情報、統計データ等を保持するデータベースサーバー、発注管理、請求管理、発注追跡などを行うオペレーションサーバーが含まれる。遠隔ユーザ設備のユーザー診断部には、ＤＮＡマイクロアレーまたは遺伝子チップと、アレーないしチップ走査器と、ＰＣシステムと、システム動作のためのユーザーインターフェースと、遺伝子パターン処理機能と、中央処理設備に対するチップＩＤのパターンマッチのリクエストと、報告生成機能などが含まれる。 （もっと読む）

本発明は、１又は複数のターゲット核酸配列の増幅曲線から情報を取得する方法及び装置に関する。情報の取得は、増幅曲線を記述し、記録される信号に影響を与える物理量に関連する少なくとも１つのパラメータを含む少なくとも１つのモデル関数を規定し、増幅曲線に対し前記モデル関数をフィッティングし、モデル関数のベストフィットを与える前記パラメータの値を識別することにより前記物理量に関する情報を得ることによって、行われる。
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方法、装置、及びコンピュータ可読記憶媒体を、成分分離／質量分析計（ＣＳ−ＭＳ）からのデータを分析するために提供し、各二次元データセットにおける統合手順を使用して決定されたその領域を用いて、強度ピークを決定する。強度ピークは、サンプル成分、及び前記サンプル成分の相対量を示す、その領域を示す。統合手順は、第１のサンプル成分に関する二次元データセットの第１の部分の選択されたピークの領域を決定し、第１の部分のサンプルにおける第１のサンプル成分の相対量に対して相対的な、第２のサンプルにおける前記第１のサンプル成分の相対量を調整するために、その統合手順によって決定されないその領域を有する第２の部分の強度ピークへ適用される。再統合はまた、第２のサンプル成分が、前記強度ピークによって示されたかどうかを決定することも、含み得る。 （もっと読む）

溶液における標的と表面において結合しているプローブとの間のハイブリダイゼーションの分析のための方法が記載される。該方法は、複数の異なるプローブに対する標的のハイブリダイゼーションについての検出強度結果を受けることを含み、該プローブは、該標的および該プローブの間のハイブリダイゼーションについてのハイブリダイゼーション検出強度結果の範囲がカバーされるように選択される。該方法は、さらに、ハイブリダイゼーション自由エネルギーの関数として該検出強度結果を分析することを含む。本発明の実施態様によると、該受けること、および／または分析することは、該標的−プローブ結合状態についての熱力学非平衡状態を考慮に入れる。 （もっと読む）

実験的な融解曲線を、真の融解曲線とバックグラウンド蛍光の和としてモデル化する。実験的な融解曲線データおよびバックグラウンド信号のモデルに基づいて偏差関数を生成することができる。この偏差関数は、その実験曲線のある範囲を複数の窓に分割することによって生成することができる。窓ごとに、バックグラウンド信号のモデルと実験的な融解曲線データの間のフィットを計算することができる。この偏差関数は、その結果得られるフィットパラメータから形成することができる。この偏差関数はバックグラウンド信号補償を含むことができ、そのため、データ視覚化、クラスタリング、ジェノタイピング、スキャニング、ネガティブ試料除去など、さまざまな融解曲線解析操作において、この偏差関数を使用することができる。この偏差関数を使用して、自動バックグラウンド補正プロセスを提供することができる。バックグラウンド補正された融解曲線をさらに処理して、凝集信号を除去することができる。
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【課題】発現プロファイル・データに基づいて病気を自動的かつ正確に分類するシステムと方法。
【解決手段】他のマイクロアレイから独立している前記単一のマイクロアレイに対する正規化発現シグナルを生成するために、ユニット・レベルで理論的分布に基づいて、マイクロアレイ・データに対する正規化発現シグナルを生成する方法。典型的には、本方法は、単一のマイクロアレイに対して複数のプローブ・ペアを表すマイクロアレイ・データを受信するステップと、プローブ・ペアごとに、パーフェクトマッチ（ＰＭ）プローブの強度とミスマッチ（ＭＭ）プローブの強度の間の差異を決定するステップと、前記決定された差異に基づいて、差異シグナルＤを決定するステップと、発現シグナルＤＳを生成するために、差異シグナルＤをスケーリングするステップと、を含む。本方法は、また、典型的には、他のマイクロアレイから独立している前記単一のマイクロアレイに対する正規化発現シグナルを生成するために、ユニット・レベルで理論的分布に基づいて、発現シグナルを正規化するステップを含む。 （もっと読む）